全卷积神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩.通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结.将收集的文献,按照应用场景的不同,划分为经典语义分割、实时性语义分割和RGBD语义分割,对具有代表性的分割方法...     

基于可变形卷积技术的街景图像语义分割算法

目前图像语义分割算法中可能会出现分割图像的不连续与细尺度目标丢失的缺陷,故提出可变形卷积融合增强图像的语义分割算法。算法集HRNet网络框架、Xception Module以及可变形的卷积于一体,用轻量级Xception Module优化HRNet原先存在的Bottleneck模块,同时在网络的第一阶段串联融合可变形卷积,通过建立轻量级融合加强网络从而增强针对细尺度目标特征物的辨识精度,从而使得该轻量级融合增强网络在粗尺度目标物被分割时取得相对多的细尺度目标的语义特征信息,进一步缓解语义分割图像的不连续与细尺度的目标丢失。使用Cityscapes数据集,实验结果可以说明,优化后的算法对于细尺度目标分割精度得到了显著的增强,同时解决了图像语义分割导致的分割不连续的问题。然后进行实验使用的是公开数据集PASCAL VOC 2012,实验进一步的验证了优化算法的鲁棒性以及泛化能力。     

基于语义分割的全卷积图像描述模型

为快速生成准确描述图片内容的语句,提出语义分割和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相结合的图像描述方法。将图像分类模型和语义分割模型结合为编码器,增强对图像语义信息的利用,采用CNN代替长短时记忆网络(long short term memory, LSTM)作为解码器生成完整描述性语句。通过在MSCOCO数据集上与5种主流算法的对比实验可知,以CNN作为解码器能够大幅提高解码速度,语义信息的增强能够有效提高实验精度,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于全卷积神经网络的医学图像语义分割研究进展综述

医学图像语义分割是计算机视觉和医疗领域的重要研究方向。基于全卷积神经网络的医学图像分割已经取得了显著进展,并在健康监测、疾病诊断和治疗方面得到广泛应用。文章总结了该领域的主要数据集和评价指标,回顾了现有的研究方法,尤其对于有突出贡献和技术引领的模型进行了详细介绍,并指出了现存的挑战和一系列有前景的研究方向。     

轻量化卷积神经网络在SAR图像语义分割中的应用

针对合成孔径雷达图像的语义分割问题,构建了一个全新的TerraSAR-X语义分割数据集GDUT-Nansha。然后,为解决传统深度学习方法模型体积大,难以在样本数量偏少的合成孔径雷达图像数据集上应用的问题,对轻量化卷积神经网络ENet模型进行了分析和改造。提出了一种改进的轻量化卷积神经网络模型(revised weighted loss eNet,RWL-ENet);针对合成孔径雷达图像数据集样本不平衡问题,使用了带有权重的损失函数。通过和其他经典卷积神经网络语义分割模型的对比实验,验证了新数据集的可靠性;同时,在参数量和模型体积远远小于其他网络模型的前提下,RWL-ENet模型在像素精度、平均像素精度、平均交并比三个定量指标上分别达到了0.884、0.804和0.645。     

基于卷积神经网络的单幅图像三维人脸重建

利用单幅二维图像进行三维人脸重建是图像处理研究领域的热点问题.受深度卷积神经网络(CNN)和三维形变模型(3DMM)的启发,提出一种采用CNN回归3DMM形状和表情参数的方法,进行三维人脸重建.在CNN模型VGG-16的基础上设计一种VGG-BN的改进网络模型,通过在每个卷积层后加入批归一化层,优化网络模型性能;并采用...     

基于卷积神经网络的医学宫颈细胞图像的语义分割

显微细胞分割的精度直接影响疾病的判别诊断,特别在宫颈细胞的显微病理图像中,细胞核的形态大小、与细胞质之间的比例参数等对于病情的良恶诊断具有重大的意义。为提高宫颈细胞核质分割的精度,提出一种基于卷积神经网络的医学宫颈细胞图像的语义分割方法。标定宫颈细胞显微图像中的细胞核和细胞质轮廓,制作基于长沙市第二人民医院的基于新柏氏液基细胞学检测TCT(Thinprep cytologic test)制片技术的宫颈TCT细胞涂片的CCTCT数据集;通过卷积神经网络对核质分割模型进行训练,避免人工提取特征;通过反卷积达到图像的语义分割。实验结果表明,该算法在宫颈细胞的显微病理图像中的核质分割准确率高达94.7%,具有很高的鲁棒性和适应性。     

图像语义分割方法综述

图像语义分割是一种将图像分割成一系列具有特定语义类别属性的区域的方法,目前已成为当前图像理解分析和计算机视觉等领域的热点研究内容。在广泛文献调研的基础上,简述了图像语义分割方法的发展历程,从驱动类型的角度将当前主流的图像语义分割方法分为基于模型驱动的方法和基于数据驱动的方法,并分别进行了介绍,总结归纳了图像语义分割方法的性能评价标准,指出了图像语义分割方法的主要发展趋势。     

融合深度特征和语义邻域的自动图像标注*

传统图像标注方法中人工选取特征费时费力,传统标签传播算法忽视语义近邻,导致视觉相似而语义不相似,影响标注效果.针对上述问题,文中提出融合深度特征和语义邻域的自动图像标注方法.首先构建基于深度卷积神经网络的统一、自适应深度特征提取框架,然后对训练集划分语义组并建立待标注图像的邻域图像集,最后根据视觉距离计算邻域图像各标签的贡献值并排序得到标注关键词.在基准数据集上实验表明,相比传统人工综合特征,文中提出的深度特征维数更低,效果更好.文中方法改善传统视觉近邻标注方法中的视觉相似而语义不相似的问题,有效提升准确率和准确预测的标签总数.     

基于深度可分离卷积的轻量级图像超分辨率重建

图像超分辨率重建旨在依据低分辨率图像重建出接近真实的高分辨率图像,现有基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法存在网络参数量大、重建速度慢等问题,从而限制其在内存资源小的终端设备上的应用。提出一种基于深度可分离卷积的轻量级图像超分辨率重建网络,利用深度可分离卷积提取图像的特征信息,减少网络的参数量,采用对比度感知通道注意力机制获取图像的对比度信息,并将其作为全局信息,同时对提取特征的不同通道权重进行重新分配,增强重建图像的细节纹理信息。在此基础上,采用亚像素卷积对图像特征进行上采样操作,提高整体重建图像质量。实验结果表明,当放大倍数为2、3和4时,该网络的参数量分别为140 000、147 000和152 000,重建时间为0.020 s、0.014 s和0.011 s,相比VDSR、RFDN、IDN等网络,在保证重建效果的前提下能够有效减少网络参数量。     

基于语义传播与前/背景感知的图像语义分割网络

虽然图像语义分割因其有助于更好地分析和理解图像而被广泛应用于多个领域,但是基于全卷积神经网络的模型在语义分割方面依然存在分辨率重构及如何利用上下文信息的问题.因此,文中提出基于语义传播与前/背景感知的图像语义分割网络.首先,提出联合语义传播上采样模块,提取高层特征的全局语义信息与局部语义信息,用于得到语义权重,将高层特...     

视频语义信息的研究

图象语义的研究是当前图象领域的热点之一。论文对图象的语义的客观和主观进行了分析,并提出了一个客观语义与主观语义结合的语义分析模型。     

基于PCA初始化卷积核的CNN手写数字识别算法

针对卷积神经网络对手写数字识别训练在卷积核随机初始化情况下收敛速度慢和识别率低的问题，提出一种主成分分析（PCA）初始化卷积核的卷积神经网络（CNN）手写数字识别算法。算法首先选取训练样本集并将其送入CNN，在相应层对Feature Map进行全覆盖取图像块处理，然后进行分层PCA学习，将学习到的特征向量做为对应卷积层的卷积核参数进行初始化，最后再用这些卷积核对原始图像进行卷积操作。实验结果表明，与随机初始化卷积核的CNN手写数字识别算法相比，改进的算法在应用MNIST数据库训练时不仅收敛，而且在产生相同均方误差的情况下迭代次数少，识别率高。     

基于深度学习的芯片图像超分辨率重建

考虑到卷积神经网络可以通过训练过程引入图像的先验知识,文中提出基于深度学习的芯片图像超分辨率重建.利用卷积神经网络改善迭代反投影法的初始估计图像,通过迭代过程引入图像序列间的互补信息,建立芯片图像的样本集.实验表明,在不同放大倍数下,改进算法的客观评价指标平均值均较高,在芯片图像中的电路密集处,改进算法的主观视觉感受也较好.同时,文中算法适用于自然图像.     

基于多特征融合的深层网络图像语义识别方法

图像是一种用来传达情感的重要工具,人类的情感会因不同的视觉刺激而异。采用了一种基于小数据集的数据扩充方式,并将图像的手工提取的低级特征（颜色特征、纹理特征）和网络自动提取到的高级特征（图像对象类别特征和图像深层情感特征）融合的方法,识别图像的复合情感。最终输出包含图像和对象在内的高级语义描述性短语。在公共数据集IAPS和GAPED上进行了实验,并与传统手工提取方法和VGG16、Fine-tune Alexnet两种已有模型进行了比较,该方法在测试性能上优于其他的识别方法,情感识别准确率能达到66.54%。     

数据增强策略在人脸识别技术实现的研究

以小数据集为样本进行卷积神经网络模型的训练过程,容易出现所得到的神经网络模型泛化能力不足的问题.传统的处理方法大都通过数据增强的方式来提高训练数据的样本总数.本文选取多个网络模型进行对比实验,验证不同神经网络在训练过程中是否使用数据随机增强方式的模型识别准确率提高的效果,为如何选取小数据集样本训练神经网络提供参考.     

基于机器深度学习的图像风格化应用

随着生活水平的逐日提高,人们对图片的视觉需求不再仅仅局限于图片的原始风格,由此诞生了各式各样的滤镜,它们让图片更具有观赏性.而基于机器深度学习的图像风格化应用,可以在此方向更进一步,利用训练好的卷积神经网络模型进行图像特征提取,使图片呈现出不同的艺术风格.     

基于分块权值的语义图像检索

图像低层视觉特征和高层语义间的“语义鸿沟”是图像检索的关键问题.为了进一步提高基于语义的图像检索系统工作效率,以分块权值和视觉词库为基础,结合图像低层特征和高层语义的相关性,提出了一种基于分块权值的语义图像模型,该模型用来反映图像的视觉特性,对图像的高层语义进行有效检测,从而提高语义图像的检索效率.实验结果表明,该方法提高了语义图像检索系统的查全率和查准率.